Skillnaden mellan Hadoop och Elasticsearch
Hadoop är ett ramverk som hjälper till att hantera den omfattande informationen på en bråkdel av sekunder, där traditionella sätt inte hanteras. Det krävs stöd av flera maskiner för att köra processen parallellt på ett distribuerat sätt. Elasticsearch fungerar som en smörgås mellan Logstash och Kibana. Där Logstash är ansvarig för att hämta informationen från vilken datakälla som helst, analyserar elastisk sökning data och slutligen ger kibana de handlingsbara insikterna ur den. Denna lösning gör applikationer, mer kraftfulla att arbeta i komplexa sökkrav eller krav.
Låt oss nu se fram emot ämnet i detalj:
Det unika sättet att hantera data (speciellt designat för Big data), som inkluderar en slutprocess för lagring, bearbetning och analys. Detta unika sätt kallas MapReduce. Utvecklare skriver programmen i MapReduce-ramverket för att köra omfattande data parallellt över distribuerade processorer.
Frågan uppstår sedan, efter att data distribueras för bearbetning till olika maskiner, hur produktionen samlas på liknande sätt?
Svaret är att MapReduce genererar en unik nyckel som läggs till med distribuerad data i olika maskiner. MapReduce håller reda på behandlingen av data. Och när det är gjort används den unika nyckeln för att sätta samman alla bearbetade data. Detta ger känslan av allt arbete som utförs på en enda maskin.
Skalbarhet och tillförlitlighet tas perfekt i MapReduce of Hadoop. Nedan finns några funktioner i MapReduce:
- Kartan minskar sedan: För att köra ett jobb blir det uppdelat i enskilda bitar som kallas uppgift. Mapper-funktionen kommer alltid att köras först för alla uppgifter, sedan kommer bara reducerande funktion att komma in i bilden. Hela processen kallas slutförd endast när reduceringsfunktionen slutför sitt arbete för alla distribuerade uppgifter.
- Feltolerant: Ta ett scenario när en nod går ner när du bearbetar uppgiften? Hjärtslaget för den noden når inte motorn till MapReduce eller säger Master node. I så fall tilldelar Master-noden den uppgiften till någon annan nod för att avsluta uppgiften. Dessutom förvaras obearbetade och bearbetade data i HDFS (Hadoop Distribuerat filsystem), som är lagringslager för Hadoop med standardreplikationsfaktor på 3. Detta innebär att om en nod går ner finns det fortfarande två noder med samma data.
- Flexibilitet: Du kan lagra alla typer av data: strukturerade, semistrukturerade eller ostrukturerade.
- Synkronisering: Synkronisering är inbyggd egenskap för Hadoop. Detta ser till att reducera startar endast om all mapper-funktion är klar med sin uppgift. "Shuffle" och "Sort" är den mekanism som gör jobbet utdata jämnare. Elasticsearch är ett JSON-baserat enkelt men ändå kraftfullt analysverktyg för dokumentindexering och kraftfull sökning i fulltext.
Fig. 2
I ELK är alla komponenter öppen källkod. ELK tar mycket fart i IT-miljön för logganalys, webbanalys, affärsintelligens, efterlevnadsanalys etc. ELK är lämplig för företag där ad hoc-förfrågningar kommer och data måste analyseras och visualiseras snabbt.
ELK är ett utmärkt verktyg för tekniska startups som inte har råd att köpa en licens för logganalysprodukt som Splunk. Dessutom har öppen källkodsprodukter alltid varit i fokus inom IT-industrin.
Head to Head Jämförelser mellan Hadoop vs Elasticsearch (Infographics)
Nedan visas de 9 bästa jämförelserna mellan Hadoop vs Elasticsearch
Nyckelskillnaden mellan Hadoop vs Elasticsearch
Nedan finns listor med punkter som beskriver de viktigaste skillnaderna mellan Hadoop och Elasticsearch:
- Hadoop har distribuerat filsystem som är utformat för parallell databehandling medan ElasticSearch är sökmotorn.
- Hadoop ger mycket mer flexibilitet med olika verktyg jämfört med ES.
- Hadoop kan lagra gott om data, medan ES inte kan.
- Hadoop kan hantera omfattande bearbetning och komplex logik, där ES endast kan hantera begränsad bearbetning och grundläggande aggregeringslag.
Hadoop vs Elasticsearch jämförelsetabell
| Grund för jämförelse | Hadoop | Elasticsearch |
| Arbetsprincip | Baserat på MapReduce | Baserat på JSON och därmed domänspecifikt språk |
| Komplexitet | Hanteringen av MapReduce är relativt komplex | JSON-baserad DSL är ganska lätt att förstå och implementera |
| schema | Hadoop är baserat på NoSQL-teknik, varför det är lätt att ladda upp data i vilket nyckelvärdesformat som helst | ES rekommenderar att data är i generiskt nyckelvärdesformat innan de laddas upp |
| Massuppladdning | Massuppladdning är inte utmanande här | ES har viss buffertgräns. Men det kunde förlängas efter att analysen av felet inträffade vid vilken tidpunkt. |
| Uppstart | 1. Att installera Hadoop i en produktionsmiljö är enkelt och utdragbart.
2. Att installera Hadoop-kluster är smidigare än ES. | 1. Inställning av ES innebär proaktiv uppskattning av datamängden. Dessutom kräver inledande installation träff och testmetod också. Många inställningar måste ändras när datavolymen ökar. Exempelvis måste skärv per index ställas in i det första skapandet av ett index. Om det behövs en justering som inte kan göras. Du måste skapa en ny.
2. Att ställa in ElasticSearch-klustret är mer felaktigt. |
| Analysanvändning | Hadoop med HBase har inte så avancerad sökning och analytiska sökfunktioner som ES | Analytics är mer avancerad och sökfrågor mognar i ES |
| Stödde programmeringsspråk | Hadoop har inte en mängd olika programmeringsspråk som stöder det. | ES har många Ruby, Lua, Go etc., som inte finns där i Hadoop |
| Föredragen användning | För gruppbearbetning | Realtidsfrågor och resultat |
| Pålitlighet | Hadoop är pålitlig från testmiljö till produktionsmiljö | ES är tillförlitligt i en liten och medelstor miljö. Detta passar inte i en produktionsmiljö, där många datacenter och kluster finns. |
Slutsats - Hadoop vs Elasticsearch
I slutet beror det faktiskt på datatyp, volym och användningsfall, man arbetar med. Om enkel sökning och webbanalys är i fokus är Elasticsearch bättre att gå med. Om det finns ett omfattande krav på skalning, en datamängd och kompatibilitet med verktyg från tredje part, är Hadoop-instansen svaret på det. Hadoop-integration med ES öppnar dock en ny värld för tunga och stora applikationer. Att utnyttja full kraft från Hadoop och Elasticsearch kan ge en bra plattform för att berika maximivärde av big data.
Rekommenderade artiklar:
Detta har varit en guide till Hadoop vs Elasticsearch, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Hur man knäcker Hadoop utvecklarintervju Frågor
- Hadoop vs Apache Spark
- HADOOP vs RDBMS | Vet de 12 användbara skillnaderna
- Hur knäcker Hadoop utvecklarintervju?
- Varför innovation Den mest kritiska aspekten av Big Data?
- Bästa guide för Hadoop vs Spark